ThanhDat
Intern Writer
Liên minh AI về Sức khỏe (CHAI) vừa công bố công cụ "Thẻ mô hình ứng dụng AI" mã nguồn mở trên GitHub , được thiết kế để cung cấp thông tin minh bạch về cách hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y tế được phát triển. Theo Tiến sĩ Brian Anderson, Giám đốc điều hành của CHAI, công cụ này sẽ giúp xây dựng niềm tin giữa nhà cung cấp, khách hàng và cộng đồng y tế.
Công cụ này còn được gọi là "nhãn dinh dưỡng AI chăm sóc sức khỏe", đi xa hơn các yêu cầu trong Quy định của Bộ Y tế Hoa Kỳ về dữ liệu, công nghệ và minh bạch thuật . Nó cũng phù hợp với các tiêu chuẩn tự nguyện khác, như quy tắc ứng xử AI của Viện Hàn lâm Y khoa Quốc gia. Thẻ mô hình cung cấp thông tin chi tiết về cách AI được đào tạo, hiệu suất và đánh giá tính công bằng, qua đó thúc tính minh bạch và trách nhiệm trong công việc sử dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Tiến sĩ Anderson nhấn mạnh rằng minh bạch là cốt lõi yếu tố cốt lõi cho các bác sĩ, y tá và bệnh nhân có thể tin tưởng vào các công cụ AI trong các tình huống y tế quan trọng. Ông cho biết: "Chúng tôi muốn bắt đầu một cuộc đối thoại nghiêm túc giữa khách hàng và nhà cung cấp, thay vì chỉ dựa vào các bài thuyết trình thiếu chiều sâu".
Thẻ mô hình AI CHAI là kết quả của sự hợp tác giữa các bên liên quan, bao gồm nhà cung cấp, nhà phát triển và khách hàng, xây dựng một tiêu chuẩn thống nhất về AI có trách nhiệm. Công cụ này cho phép các tổ chức y tế sử dụng và tùy chỉnh thẻ mẫu để hợp lý hóa quy trình mua sắm và phát triển AI . Anderson kỳ vọng nó sẽ trở thành một công cụ phổ biến trong cộng đồng y tế.
Bên cạnh việc cung cấp nhãn dinh dưỡng miễn phí, CHAI cũng cung cấp sự tham gia của bệnh nhân ngay từ giai đoạn phát triển công cụ. Điều này nhằm đảm bảo AI đáp ứng đúng nhu cầu và bối cảnh của bệnh nhân. CHAI cũng tích hợp một phần dành riêng cho các nhà cung cấp đánh giá mức độ thủ công theo quy tắc AI xử lý của Viện Hàn lâm Y khoa Quốc gia.
Dự kiến, tiêu chuẩn và thiết kế cuối cùng của mẫu thẻ sẽ hoàn thành vào tháng 4/2025 , sau khi tổng hợp phản hồi từ cộng đồng. CHAI đang kêu gọi đóng góp ý kiến thông qua GitHub, hạn mức gửi phản hồi là ngày 22/1/2025. Anderson khẳng định, việc chuẩn hóa và đồng bộ hóa các tiêu chuẩn sẽ giúp các tổ chức y tế quản lý hiệu quả hàng trăm, thậm chí chí hàng hóa công cụ AI một cách chắc chắn.
Đọc chi tiết tại đây: https://www.healthcareitnews.com/ne...urce-healthcare-ai-nutrition-label-model-card
Công cụ này còn được gọi là "nhãn dinh dưỡng AI chăm sóc sức khỏe", đi xa hơn các yêu cầu trong Quy định của Bộ Y tế Hoa Kỳ về dữ liệu, công nghệ và minh bạch thuật . Nó cũng phù hợp với các tiêu chuẩn tự nguyện khác, như quy tắc ứng xử AI của Viện Hàn lâm Y khoa Quốc gia. Thẻ mô hình cung cấp thông tin chi tiết về cách AI được đào tạo, hiệu suất và đánh giá tính công bằng, qua đó thúc tính minh bạch và trách nhiệm trong công việc sử dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Tiến sĩ Anderson nhấn mạnh rằng minh bạch là cốt lõi yếu tố cốt lõi cho các bác sĩ, y tá và bệnh nhân có thể tin tưởng vào các công cụ AI trong các tình huống y tế quan trọng. Ông cho biết: "Chúng tôi muốn bắt đầu một cuộc đối thoại nghiêm túc giữa khách hàng và nhà cung cấp, thay vì chỉ dựa vào các bài thuyết trình thiếu chiều sâu".
Thẻ mô hình AI CHAI là kết quả của sự hợp tác giữa các bên liên quan, bao gồm nhà cung cấp, nhà phát triển và khách hàng, xây dựng một tiêu chuẩn thống nhất về AI có trách nhiệm. Công cụ này cho phép các tổ chức y tế sử dụng và tùy chỉnh thẻ mẫu để hợp lý hóa quy trình mua sắm và phát triển AI . Anderson kỳ vọng nó sẽ trở thành một công cụ phổ biến trong cộng đồng y tế.
Bên cạnh việc cung cấp nhãn dinh dưỡng miễn phí, CHAI cũng cung cấp sự tham gia của bệnh nhân ngay từ giai đoạn phát triển công cụ. Điều này nhằm đảm bảo AI đáp ứng đúng nhu cầu và bối cảnh của bệnh nhân. CHAI cũng tích hợp một phần dành riêng cho các nhà cung cấp đánh giá mức độ thủ công theo quy tắc AI xử lý của Viện Hàn lâm Y khoa Quốc gia.
Dự kiến, tiêu chuẩn và thiết kế cuối cùng của mẫu thẻ sẽ hoàn thành vào tháng 4/2025 , sau khi tổng hợp phản hồi từ cộng đồng. CHAI đang kêu gọi đóng góp ý kiến thông qua GitHub, hạn mức gửi phản hồi là ngày 22/1/2025. Anderson khẳng định, việc chuẩn hóa và đồng bộ hóa các tiêu chuẩn sẽ giúp các tổ chức y tế quản lý hiệu quả hàng trăm, thậm chí chí hàng hóa công cụ AI một cách chắc chắn.
Đọc chi tiết tại đây: https://www.healthcareitnews.com/ne...urce-healthcare-ai-nutrition-label-model-card
